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LLM 没意思，小扎决策太拉垮，图灵奖大佬 LeCun 离职做 AMI

图灵奖得主 Yann LeCun 宣布年底从 Meta 离职创业，聚焦高级机器智能研究项目 AMI。他离职是因与 Meta 在 AI 发展路线上冲突，且不满 LLM，坚持基于“世界模型”的下一代 AI 技术。

宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。

当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。

斯坦福大学宣布将于2025年举办科学AI智能体开放会议，投稿要求第一作者必须是AI，由其主导论文创作。会议评审主要用AI，人类专家最终评估。目标是探索AI驱动科研的未来，建立规范。

百川智能发布并开源医疗增强大模型 Baichuan-M2，以更小尺寸反超 OpenAI 新模型。它可 4090 单卡部署，成本低，在 HealthBench 评测表现佳，免费开源，更适配中国临床诊疗场景。

具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1，它在精细任务上表现出色，成功率大幅提升、效率加快，验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构，采用新技术提升性能。

谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。

多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。

清华大学龚江涛团队用人类驾驶员脑电波教会自动驾驶模型“思考”，成果E³AD发表于NeurIPS 2025。龚江涛从计算机转向人机交互，在多段科研经历中积累经验，探索将人类“直觉”赋予AI。

Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。